劉羽嘉，潘 濱，李東澤，李鳳迪，張 遷，孫豐剛，蘭 鵬

（1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東泰安271018；2.山東泰開互感器有限公司，山東泰安271000）

隨著鄉(xiāng)村旅游業(yè)的快速發(fā)展，游客對(duì)民宿的需求及服務(wù)質(zhì)量的要求不斷提高，各類民宿不斷涌現(xiàn)。鄉(xiāng)村民宿不同于城市民宿，其多數(shù)管理人員為房東或其家屬，他們相對(duì)缺乏專業(yè)的服務(wù)知識(shí)［1］。鄉(xiāng)村民宿在管理上主要存在以下不足：工作人員辦理業(yè)務(wù)時(shí)間過長(zhǎng)；客房設(shè)備損壞情況得不到及時(shí)反饋；客人辦理退房后，無法自動(dòng)確認(rèn)房間內(nèi)是否有未離開的客人；需要服務(wù)人員全天值班，管理成本過高；大多以個(gè)體形式經(jīng)營(yíng)且位置較分散，保障游客安全的能力有待提高。隨著“智能旅游”概念的提出，通過信息技術(shù)來實(shí)現(xiàn)民宿的智能化管理是打造特色民宿、提升住戶滿意度和順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的必經(jīng)之路。

近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)民宿管理系統(tǒng)做了不少相關(guān)工作，如：Lou等提出了基于網(wǎng)絡(luò)物理環(huán)境的手勢(shì)交互方法，解決了智能家居環(huán)境中個(gè)性化手勢(shì)識(shí)別的問題［2］；孟巖等對(duì)智能家居的安全問題進(jìn)行了研究分析，并提出了新的隱私保護(hù)機(jī)制［3］；陳星等提出了情境感知服務(wù)執(zhí)行方法，并構(gòu)建了智能家居原型系統(tǒng)［4］；肖丁等對(duì)智能家居場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)中出現(xiàn)的隱藏式?jīng)_突進(jìn)行了研究，并提出了新的檢測(cè)方法，以便其更好地提供自動(dòng)化服務(wù)［5］。服務(wù)、管理及營(yíng)銷的智能化均能促進(jìn)民宿運(yùn)營(yíng)，其中管理系統(tǒng)智能化對(duì)民宿運(yùn)營(yíng)的影響最為顯著［6］，但目前民宿智能化管理系統(tǒng)還未得到廣泛應(yīng)用［7］，大多數(shù)民宿商戶對(duì)智能民宿還停留在初步認(rèn)識(shí)階段，無法真正實(shí)現(xiàn)民宿的智能化管理。

針對(duì)上述問題，筆者擬基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)［8］，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建民宿商戶輔助系統(tǒng)，同時(shí)創(chuàng)新性地將無線RFID（radio frequency identification，射頻識(shí)別）技術(shù)應(yīng)用到民宿客房管理系統(tǒng)中，以實(shí)現(xiàn)民宿無人值守管理和智能家居自動(dòng)控制。通過在民宿房間內(nèi)布設(shè)無源RFID標(biāo)簽來實(shí)時(shí)檢測(cè)房間內(nèi)的人員變動(dòng)情況，并根據(jù)返回的RSSI（received signal strength indicator，接受信號(hào)強(qiáng)度指示器）值來判斷房間內(nèi)的住戶是否移動(dòng)。在整個(gè)檢測(cè)過程中，住戶的身體形態(tài)不會(huì)被具象化，可保證住戶的隱私不被侵犯。民宿無人值守智能管理系統(tǒng)的提出，旨在實(shí)現(xiàn)民宿的無人化、智能化管理，在為住戶提供舒適居住環(huán)境的同時(shí)節(jié)約人力和能源成本，提升民宿的經(jīng)濟(jì)效益。

1 民宿無人值守智能管理系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

民宿無人值守智能管理系統(tǒng)主要包含兩部分：商戶輔助系統(tǒng)和客房管理系統(tǒng)。商戶輔助系統(tǒng)是通過分析由爬蟲程序爬取到的各大民宿預(yù)訂網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，為民宿商戶提供價(jià)格預(yù)測(cè)等輔助決策的參考；客房管理系統(tǒng)是通過利用RFID檢測(cè)系統(tǒng)和STM32控制模塊來實(shí)現(xiàn)入住管理、退房管理及智能家居管理。民宿無人值守智能管理系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框架如圖1所示。

圖1 民宿無人值守智能管理系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框架Fig.1 Overall design framework of unattended intelligent management system for homestay

2 民宿商戶輔助系統(tǒng)

2.1 民宿數(shù)據(jù)挖掘

利用爬蟲程序從各大熱門旅游、團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站，如攜程旅行網(wǎng)、去哪兒網(wǎng)和美團(tuán)網(wǎng)等，爬取大量民宿數(shù)據(jù)，包括民宿的名稱、位置、房型、用戶評(píng)價(jià)以及優(yōu)惠活動(dòng)等信息。使用Scrapy框架開發(fā)編寫商戶輔助系統(tǒng)中的爬蟲程序，Scrapy框架作為Python語言中一種可自定義抓取內(nèi)容的高層次Web數(shù)據(jù)抓取框架［9］，可以快速爬取到商戶所需要的數(shù)據(jù)。如圖2所示，商戶輔助系統(tǒng)中爬蟲程序的工作流程如下：

1）輸入商戶所需數(shù)據(jù)的URL，然后調(diào)用request發(fā)送數(shù)據(jù)請(qǐng)求；

2）利用Scrapy框架中的調(diào)度器將數(shù)據(jù)資源的URL通過引擎發(fā)送給下載器；

3）下載器接收請(qǐng)求，獲取相應(yīng)URL中的數(shù)據(jù)并返回引擎，引擎再將數(shù)據(jù)返回給爬蟲，通過xpath語法對(duì)相應(yīng)的內(nèi)容進(jìn)行提??；

4）提取到的數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)隊(duì)列，最后存儲(chǔ)在創(chuàng)建好的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。

圖2 民宿商戶輔助系統(tǒng)中爬蟲程序的工作流程Fig.2 Work flow of crawler program in the merchant auxilia-ry system of homestay

民宿商戶輔助系統(tǒng)中爬蟲程序的主要代碼如圖3所示。

圖3 民宿商戶輔助系統(tǒng)中爬蟲程序的主要代碼Fig.3 Main code of crawler program in the merchant auxiliary system of homestay

使用編寫好的爬蟲程序爬取熱門旅游、團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站上民宿預(yù)訂界面的數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)至到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行界面如圖4所示。

圖4 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行界面Fig.4 Operation interface of MySQL database

將爬取到的數(shù)據(jù)按照表1所示的數(shù)據(jù)格式整理至MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的Ctrip表內(nèi)，數(shù)據(jù)排列順序如下：序號(hào)、民宿名稱及簡(jiǎn)介、民宿標(biāo)簽、民宿評(píng)分及區(qū)域、實(shí)時(shí)價(jià)格和優(yōu)惠活動(dòng)等。

表1 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)格式Table 1 Data format in MySQL database

以Ctrip表中的內(nèi)容為基礎(chǔ)建立民宿信息數(shù)據(jù)庫(kù)，商戶可以利用該數(shù)據(jù)庫(kù)橫向?qū)Ρ绕渌煌袼薜那闆r，以便對(duì)自己的民宿進(jìn)行合理定位和定價(jià)。

2.2 數(shù)據(jù)分析及價(jià)格預(yù)測(cè)

通過對(duì)爬取到的民宿數(shù)據(jù)（如民宿名稱、所處區(qū)域、實(shí)時(shí)價(jià)格、優(yōu)惠活動(dòng)、用戶評(píng)價(jià)以及評(píng)分參數(shù)）進(jìn)行分析，得到不同民宿的特征以及價(jià)格波動(dòng)規(guī)律。通過對(duì)比與自家民宿特征相近的民宿的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，商戶可對(duì)自家民宿進(jìn)行正確定位，并根據(jù)用戶評(píng)價(jià)和評(píng)分對(duì)民宿的服務(wù)和設(shè)施設(shè)備進(jìn)行提升及改進(jìn)。通過對(duì)比不同日期的民宿價(jià)格，商戶可預(yù)測(cè)工作日、周末以及節(jié)假日的民宿價(jià)格，并結(jié)合自身的運(yùn)營(yíng)成本和服務(wù)條件對(duì)自家民宿進(jìn)行合理定價(jià)，實(shí)現(xiàn)價(jià)格動(dòng)態(tài)調(diào)整。

3 民宿客房管理系統(tǒng)

3.1 RFID檢測(cè)系統(tǒng)

無線RFID技術(shù)具有成本低、無接觸及自動(dòng)識(shí)別快等優(yōu)點(diǎn)［10-12］，廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)制造業(yè)和日常生活，例如食品溯源、智能車間關(guān)聯(lián)和車輛定位等［13-17］。RFID標(biāo)簽對(duì)人體危害極小，幾乎可以忽略不計(jì)，因此使用RFID技術(shù)來檢測(cè)房間內(nèi)的人員具有較高的安全性，如張國(guó)鋒等和鄧昀等將RFID技術(shù)分別應(yīng)用于家畜養(yǎng)殖過程中的追蹤定位以及室內(nèi)人體定位［18-19］。本文的民宿客房管理系統(tǒng)在利用RFID技術(shù)來檢測(cè)房間內(nèi)是否有人員活動(dòng)時(shí)，不會(huì)使人體形態(tài)具象化，能夠充分保護(hù)住戶的隱私。即使數(shù)據(jù)發(fā)生泄露，若沒有訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，這些數(shù)據(jù)也沒有實(shí)用價(jià)值，住戶隱私仍不受侵犯。

在民宿客房管理系統(tǒng)中，當(dāng)房門被打開時(shí)，房間內(nèi)的RFID檢測(cè)系統(tǒng)開始工作：若住戶在正常入住時(shí)間內(nèi)進(jìn)入房間，則RFID檢測(cè)系統(tǒng)將“正確”指令傳送至民宿后臺(tái)服務(wù)器，服務(wù)器控制房間內(nèi)的智能家居控制系統(tǒng)開始工作；若檢測(cè)到在非正常入住時(shí)間內(nèi)有人進(jìn)入，則RFID檢測(cè)系統(tǒng)將向民宿后臺(tái)服務(wù)器發(fā)送“錯(cuò)誤”指令，通知管理員進(jìn)行安全檢查。

RFID檢測(cè)系統(tǒng)包含無源RFID標(biāo)簽、RFID天線、RFID讀寫器（見圖5）和STM32控制模塊（見圖6）等，其結(jié)構(gòu)框圖如圖7所示。安裝該RFID檢測(cè)系統(tǒng)時(shí)需使用超高頻RFID設(shè)備，這是因?yàn)榈皖l、中高頻RFID設(shè)備的讀寫距離相對(duì)較短，不適用于檢測(cè)房間內(nèi)的人員變動(dòng)。超高頻RFID設(shè)備的檢測(cè)原理如圖8所示。

圖5 RFID讀寫器Fig.5 RFID reader

圖6 STM32控制模塊Fig.6 STM32 control module

圖7 RFID檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.7 Structure block diagram of RFID detection system

圖8 超高頻RFID設(shè)備檢測(cè)原理Fig.8 Detection principle of ultrahigh frequency RFID device

RFID檢測(cè)系統(tǒng)的工作原理如下：

1）在房間墻壁上布設(shè)RFID天線以及無源RFID標(biāo)簽，在STM32控制模塊的控制下，RFID天線按設(shè)定時(shí)間接收房間內(nèi)無源RFID標(biāo)簽返回的RSSI值。

2）無源RFID標(biāo)簽布設(shè)在房間內(nèi)的某一面墻壁上，鑒于檢測(cè)目標(biāo)一般不超過2 m，綜合經(jīng)濟(jì)性和合理性，在距地面0.5 m的墻壁處開始布設(shè)無源RFID標(biāo)簽，最高布設(shè)高度為2 m，布設(shè)長(zhǎng)度與墻壁長(zhǎng)度相等，布設(shè)間距與超高頻RFID設(shè)備的工作波長(zhǎng)相等。設(shè)墻壁的長(zhǎng)度為l，高度為h，面積為S，使用的超高頻RFID設(shè)備的工作波長(zhǎng)為λ，無源RFID標(biāo)簽的個(gè)數(shù)為m，則無源RFID標(biāo)簽個(gè)數(shù)與墻壁的長(zhǎng)度、高度，超高頻RFID設(shè)備的工作波長(zhǎng)滿足以下關(guān)系：

以面積為40 m2的房間為例，其中一面墻壁的長(zhǎng)度約為5 m，高度約為3 m，面積約為15 m2。根據(jù)采用的超高頻RFID設(shè)備的工作波長(zhǎng)設(shè)置無源RFID標(biāo)簽的間距（0.32 m），通過計(jì)算可得該房間內(nèi)需布設(shè)的無源RFID標(biāo)簽約為60個(gè)。

3）當(dāng)有人進(jìn)入房間后，因人體的阻擋，RFID天線接收到的RSSI值發(fā)生變化，RFID讀寫器將采集到的RSSI值進(jìn)行處理后按照特定格式通過串口傳輸至STM32控制模塊。

4）STM32控制模塊對(duì)RFID讀寫器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取RSSI值后傳輸至民宿后臺(tái)服務(wù)器。

5）民宿后臺(tái)服務(wù)器通過對(duì)不同環(huán)境下的RSSI值進(jìn)行分析，以對(duì)房間內(nèi)智能家居設(shè)備進(jìn)行控制。

本文的RFID檢測(cè)系統(tǒng)采用16個(gè)無源RFID標(biāo)簽，其具體布置情況如圖9所示。當(dāng)住戶進(jìn)入設(shè)有無源RFID標(biāo)簽的房間時(shí)，RFID天線接收到的RSSI值發(fā)生變化，具體如圖10所示，其中a—p列表示16個(gè)無源RFID標(biāo)簽返回的RSSI值。為方便查看房間內(nèi)是否有人，在數(shù)據(jù)表中標(biāo)注房間內(nèi)的人員情況，其中“0”表示無人，“1”表示有人。如圖11和圖12所示，房間內(nèi)有人和無人時(shí)RFID讀寫器采集到的RSSI值是不同的，通過對(duì)比RSSI值可以準(zhǔn)確判斷房間內(nèi)是否有人，從而實(shí)現(xiàn)人員檢測(cè)。當(dāng)民宿后臺(tái)服務(wù)器接收到RSSI值后，可通過SVM（support vector machine，支持向量機(jī)）算法處理RSSI值，從而判斷房間內(nèi)是否有人，并將信號(hào)傳輸給STM32控制模塊，以進(jìn)行智能家居設(shè)備的控制。

圖9 無源RFID標(biāo)簽布置示意圖Fig.9 Schematic diagram of passive RFID label layout

圖10 住戶進(jìn)入房間前后RSSI值的變化情況Fig.10 Changes of RSSI values before and after residents en-ter the room

圖11 房間內(nèi)有人時(shí)RSSI值的分布情況Fig.11 Distribution of RSSI values when person in the room

圖12 房間內(nèi)無人時(shí)RSSI值的分布情況Fig.12 Distribution of RSSI values when no person in the room

SVM算法［19］的核心是找到一個(gè)使被分隔的2個(gè)類別之間有最大間隔的決策邊界（超平面），以使數(shù)據(jù)集的分類具有更高的可信度。使用SVM算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類時(shí)，分類誤差應(yīng)盡量小，尤其是未知數(shù)據(jù)集的分類誤差（泛化誤差）應(yīng)盡量小。超平面是n維歐氏空間中余維度等于1的線性子空間（n＞3時(shí)才能被稱為超平面）。在二分類問題中，如果存在1個(gè)超平面可以將數(shù)據(jù)集分成2個(gè)類別的集合，且每個(gè)集合僅包含1個(gè)類別，那么這個(gè)超平面就是該數(shù)據(jù)集的決策邊界。對(duì)于某個(gè)數(shù)據(jù)集，使分類誤差為0的決策邊界有無數(shù)條，如圖13所示。

圖13 某一數(shù)據(jù)集的決策邊界示意圖Fig.13 Diagram of decision boundaries of a data set

n維歐氏空間的超平面可由式（1）確定：

式中：w和x都為n維列向量，其中x=[x1x2…xn]T為超平面上的點(diǎn)，w=[w1w2…wn]T為超平面的法向量，w決定了超平面的方向；b為超平面到原點(diǎn)的距離。

當(dāng)決策邊界的邊際最大時(shí)，分類才具有較高的可信度，否則任何微小的變化都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)集的分類造成很大的影響，在這種情況下，SVM模型的訓(xùn)練效果很好，但預(yù)測(cè)效果較差，導(dǎo)致出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象，因此在尋找決策邊界時(shí)，其邊際越大越好。

為使決策邊界的邊際最大，采用線性SVM學(xué)習(xí)算法對(duì)RFID檢測(cè)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

線性SVM學(xué)習(xí)算法的輸入為訓(xùn)練集T={(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xN，yN)}，其中：xi∈?，yi∈{1，0}，i=1，2，…，N。

線性SVM學(xué)習(xí)算法的輸出為分離超平面和分類決策函數(shù)，具體求解步驟如下：

1）選擇懲罰參數(shù)C＞0，構(gòu)造并求解凸二次規(guī)劃問題：

2）計(jì)算分離超平面的法向量w*和分離超平面到原點(diǎn)的距離b*。首先，計(jì)算其中然后，選擇α*的一個(gè)分量，滿足0＜，計(jì)算由于α*中滿足的可能有很多個(gè)，將滿足條件的代入并計(jì)算對(duì)應(yīng)的，通過求解多個(gè)的算術(shù)平均值得到b*。

3）求得分離超平面w*?x+b*=0和分類決策函數(shù)f(x)=sign(w*?x+b*)。

基于線性SVM學(xué)習(xí)算法的RFID檢測(cè)系統(tǒng)的人員檢測(cè)代碼如圖14所示，其實(shí)際運(yùn)行結(jié)果如圖15所示，共檢測(cè)16個(gè)無源RFID標(biāo)簽返回的RSSI值402次，其中錯(cuò)誤3次，準(zhǔn)確率為99.25%。

圖14 基于線性SVM學(xué)習(xí)算法的RFID檢測(cè)系統(tǒng)的人員檢測(cè)代碼Fig.14 Code for person detection of RFID detection system based on linear SVM learning algorithm

圖15 RFID檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行結(jié)果Fig.15 Actual operation result of RFID detection system

3.2 智能家居控制系統(tǒng)

當(dāng)民宿后臺(tái)服務(wù)器接收到RSSI值后，通過線性SVM學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以判斷房間內(nèi)是否有人：若有人，則將信號(hào)回傳至STM32控制模塊，由STM32控制模塊實(shí)時(shí)控制房間內(nèi)的智能家居設(shè)備。

本文的智能家居控制系統(tǒng)由主控制器和各個(gè)功能模塊（光感模塊和溫感模塊）組成，其硬件結(jié)構(gòu)如圖16所示。其中，主控制器由STM32控制模塊、照明燈驅(qū)動(dòng)電路、窗簾驅(qū)動(dòng)電路和空調(diào)驅(qū)動(dòng)電路組成。當(dāng)用戶通過智能觸控面板對(duì)智能家居控制系統(tǒng)進(jìn)行手動(dòng)控制時(shí)，STM32控制模塊根據(jù)用戶指令對(duì)光感模塊和溫感模塊進(jìn)行控制。

圖16 智能家居控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖Fig.16 Hardware structure block diagram of intelligent home control system

3.2.1 自動(dòng)控光系統(tǒng)

自動(dòng)控光系統(tǒng)可以根據(jù)室內(nèi)光線狀況控制房間內(nèi)的照明系統(tǒng)，為用戶帶來舒適的照明體驗(yàn)。自動(dòng)控光系統(tǒng)由STM32控制模塊、照明燈驅(qū)動(dòng)電路、窗簾驅(qū)動(dòng)電路以及光感模塊組成，其中光感模塊由NB-IoT通信模塊、MCU（microcontroller unit，微控制單元）和光線傳感器三部分組成。自動(dòng)控光系統(tǒng)的具體工作流程如下：

1）后臺(tái)服務(wù)器接收到RFID檢測(cè)系統(tǒng)傳來的住戶進(jìn)入房間的信號(hào)后，將信號(hào)回傳至STM32控制模塊，啟動(dòng)自動(dòng)控光系統(tǒng)；

2）房間內(nèi)的光線傳感器開始工作，實(shí)時(shí)檢測(cè)房間內(nèi)的光線強(qiáng)度；

3）光線傳感器基于半導(dǎo)體的光電效應(yīng)原理，通過光電二極管實(shí)時(shí)檢測(cè)周圍環(huán)境的光線強(qiáng)度，并將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)（模擬電壓信號(hào)），通過I2C通信接口將經(jīng) ADC（analog-to-digital converter，模數(shù)轉(zhuǎn)換器）轉(zhuǎn)換后的光線強(qiáng)度信息傳輸給MCU，MCU將處理后的數(shù)據(jù)通過NB-IoT通信模塊傳輸至STM32控制模塊；

4）STM32控制模塊接收到光線強(qiáng)度數(shù)據(jù)后，根據(jù)設(shè)置好的照明強(qiáng)度，通過照明燈驅(qū)動(dòng)電路和窗簾驅(qū)動(dòng)電路控制照明燈和窗簾的聯(lián)動(dòng)配合，滿足不同的光線需求。

智能窗簾控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖17所示。

3.2.2 自動(dòng)控溫系統(tǒng)

圖17 智能窗簾控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)Fig.17 Hardware structure of intelligent curtain control system

自動(dòng)控溫系統(tǒng)可以根據(jù)房間內(nèi)的溫度狀況控制房間內(nèi)的空調(diào)，為用戶帶來舒適的溫度體驗(yàn)。自動(dòng)控溫系統(tǒng)由STM32控制模塊、空調(diào)驅(qū)動(dòng)電路以及溫感模塊組成，其中溫感模塊由NB-IoT通信模塊、MCU和溫度傳感器三部分組成。自動(dòng)控溫系統(tǒng)的具體工作流程如下：

1）后臺(tái)服務(wù)器接收到RFID檢測(cè)系統(tǒng)傳來的住戶進(jìn)入房間的信號(hào)后，將信號(hào)回傳至STM32控制系統(tǒng)，啟動(dòng)自動(dòng)控溫系統(tǒng)；

2）自動(dòng)控溫系統(tǒng)啟動(dòng)后，溫度傳感器開始實(shí)時(shí)檢測(cè)室內(nèi)溫度；

3）溫度傳感器先將檢測(cè)到的溫度信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)，再將經(jīng)ADC轉(zhuǎn)換得到數(shù)字信號(hào)通過I2C通信接口傳輸給MCU，MCU將處理后的數(shù)據(jù)通過NBIoT通信模塊傳輸至STM32控制模塊；

4）STM32控制模塊接收到溫度數(shù)據(jù)后，根據(jù)季節(jié)控制空調(diào)驅(qū)動(dòng)電路工作。

當(dāng)RFID檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)到住戶進(jìn)入房間時(shí)，自動(dòng)控溫系統(tǒng)根據(jù)所處的季節(jié)設(shè)定體感適宜的溫度范圍，并利用房間內(nèi)溫感傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)室內(nèi)溫度，根據(jù)用戶需求以及當(dāng)時(shí)室溫來調(diào)節(jié)空調(diào)的溫度；當(dāng)RFID檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)到住戶離開房間時(shí)，自動(dòng)控溫系統(tǒng)將房間內(nèi)的空調(diào)調(diào)到節(jié)能模式，當(dāng)住戶回到房間后，自動(dòng)控溫系統(tǒng)控制空調(diào)迅速恢復(fù)到住戶的需求模式。

3.2.3 手動(dòng)集成控制系統(tǒng)

在民宿的每間房間內(nèi)安裝智能觸控面板，實(shí)現(xiàn)智能家居設(shè)備的手動(dòng)控制。住戶通過智能觸控面板手動(dòng)調(diào)節(jié)室內(nèi)智能家居設(shè)備的狀態(tài)后，智能觸控面板將住戶的操作信息傳輸給STM32控制模塊，使其直接控制房間內(nèi)的燈光和溫度，以滿足住戶的不同需求。同時(shí)，住戶還可以使用手機(jī)APP或直接掃描房間內(nèi)的二維碼來連接智能觸控面板，實(shí)現(xiàn)智能家居設(shè)備的遠(yuǎn)程控制。此外，住戶可以按照自己的喜好模塊化定制房間內(nèi)智能家居設(shè)備的工作模式，以獲得更便捷、更舒適和更友好的居住體驗(yàn)。

3.3 退房管理

客房管理系統(tǒng)在預(yù)定成功后會(huì)向住戶發(fā)送入住時(shí)間以及退房時(shí)間，并根據(jù)退房時(shí)間對(duì)相應(yīng)客房進(jìn)行檢測(cè)，具體工作流程（見圖18）如下：

1）若住戶在退房時(shí)間之前提交退房申請(qǐng)，則在退房申請(qǐng)?zhí)峤缓髥⒂肦FID檢測(cè)系統(tǒng)，確認(rèn)房間內(nèi)無人后，通知保潔人員進(jìn)行清潔打掃。

2）若住戶未提交退房申請(qǐng)，則在退房時(shí)間到了之后啟用RFID檢測(cè)系統(tǒng)：

①若住戶已離開房間，則通知保潔人員進(jìn)行清潔打掃；

②若住戶還在房間內(nèi)，則通過操控房間內(nèi)的聲控系統(tǒng)，用語音提示住戶，告知其退房時(shí)間已到，并預(yù)留10 min時(shí)間給住戶整理行李和離開房間；

③10 min后，再次啟用RFID檢測(cè)系統(tǒng)，若住戶已離開房間，則通知保潔人員進(jìn)行清潔打掃；若住戶還在房間內(nèi)，則用語音再次提示住戶并對(duì)房間進(jìn)行斷水?dāng)嚯姴僮鳌?/p>

4 結(jié)論

本文提出的民宿無人值守智能管理系統(tǒng)通過爬蟲程序挖掘民宿數(shù)據(jù)，可為輔助民宿商戶決策提供參考；無線RFID技術(shù)的合理運(yùn)用實(shí)現(xiàn)了民宿的無人值守管理；通過使用線性SVM學(xué)習(xí)算法，RFID檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到99.25%，具有較高的實(shí)用性；STM32控制模塊實(shí)現(xiàn)了房間內(nèi)智能家居設(shè)備的啟動(dòng)控制，實(shí)現(xiàn)了民宿的無人化、智能化管理。民宿無人值守智能管理系統(tǒng)響應(yīng)了國(guó)家的智能用電服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，可為用戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)且節(jié)約了能源，符合可持續(xù)發(fā)展觀，具有廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用前景。

圖18 退房時(shí)RFID檢測(cè)系統(tǒng)的工作流程Fig.18 Work flow of RFID detection system when checking-out